摘要
出行时空分布是小区出行总量随出行时间变化的分布形式,可应用于重力模型的标定.现有重力模型标定较常用逐步搜索法,其精度受限于算法中参数步长的选择.建立了一种基于出行时空分布的重力模型标定方法,并以西安市出行数据为例,通过与逐步搜索法结果对比,验证了该方法的可行性,结果显示该方法较逐步搜索法精度高,收敛速度更快.
The trip time-space distribution is the distribution form of the total amount of travel in a residential area varying with travel time, which can be applied to the calibration of gravity model. A gravity model calibration method based on travel time-space distribution was established. Taking Xi 'an travel data as an example, the feasibility of the method was verified by comparing with the results of step-by-step search method. The results show that the method has higher precision and faster convergence speed than the step-by-step search method.
引文
[1] 刘树义,严新平,徐堃,等.重力分布模型在TransCAD中的应用研究[J].交通信息与安全,2005,23(1):64-67.
[2] 张兰,彭国雄.重力模型标定方法的分析及应用[J].交通科技与经济,2009,11(1):106-108.
[3] 褚琴,陈绍宽.重力模型标定方法及应用研究[J].交通运输系统工程与信息,2003,3(2):51-56.
[4] 闫小勇.一种改进的重力模型标定方法[J].交通信息与安全,2003,21(4):93-95.
[5] 邵春福.交通规划原理[M].北京:中国铁道出版社,2014.
[6] 胡圣华,李淑庆,刘帅.基于重要度的重力模型阻抗标定[J].山西建筑,2008,34(28):10-11.
[7] 朱顺应,管菊香,王红,等.交通分布预测模糊重力模型[J].东南大学学报(自然科学版),2008,38(4):727-731.
[8] 陶卓霖,戴特奇,郑清菁,等.空间相互作用模型中的目的地竞争效应——基于中国城市间铁路客流数据的实证研究[J].地理科学,2017,37(2):181-189.
[9] 朱鸿国,张祎祎,马壮林,等.城际间出行分布量预测方法[J].长安大学学报(自然科学版),2017,37(5):104-112.
[10] 罗小强.出行分布观测数据中的稀疏矩阵问题研究[J].交通运输系统工程与信息,2015,15(5):216-222.
[11] CORDERA R, SA?UDO R, DELL’OLIO L, et al. Trip distribution model for regional railway services considering spatial effects between stations[J]. Transport Policy, 2018(3):456-465.
[12] ORTUZAR J D D, WILLUMSEN L G. Modelling transport[J]. Transactions of the Institute of British Geographers, 2011,18(1):55-58.
[13] 张宝磊,任军号,巩岁平.出行分布预测模型及其系数标定算法研究[J].计算机技术与发展,2011,21(4):21-24.
[14] GON?ALVES M B, CURSI J E S D. Parameter estimation in a trip distribution model by random perturbation of a descent method[J]. Transportation Research Part B, 2001,35(2):137-161.